WRF模式下的逐时太阳辐射预报:方法与武汉站验证
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更新于2024-08-11
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本文主要探讨了"基于WRF模式输出统计的逐时太阳总辐射预报"这一主题,发表于2011年6月的《大气科学学报》上。作者白永清、陈正洪、王明欢等人利用WRF(Weather Research and Forecasting Model)模式,设计了一种新颖的预报方法,即逐时太阳总辐射的模式输出统计(MOS)预报流程。这个流程主要包括以下几个关键步骤:
1. 数据预处理:首先对实际观测到的逐时太阳总辐射序列进行低通滤波,这是为了去除高频噪声并提取出辐射的长期变化趋势。然后将处理后的数据除以天文辐射,以便更准确地反映实际的辐射状况。
2. 模式输出处理:对WRF模式输出的因子进行筛选和降维,这一步骤有助于识别对辐射影响最重要的因素,减少预报参数的数量,提高预报效率。
3. MOS模型构建:通过统计分析,作者建立了一个针对逐时太阳总辐射的MOS预报方程,这是一种基于模式输出的统计模型,能够更好地捕捉辐射与模式变量之间的关系。
4. 预报验证:在2009年的1月、4月、8月和10月,作者在武汉站进行了详细的预报试验,结果显示,这种方法在不同月份都能保持相对稳定的预报性能,平均绝对百分比误差控制在20%-30%,相对均方根误差控制在30%~40%,相比于模式直接预报有约50%的改进,显示了其显著的精度提升。
5. 结论与应用:研究证明,通过解释和应用模式输出,可以有效地提高太阳辐射预报的准确性。同时,文中提到的气温、云量、露点、比湿、相对湿度和地面气压等13个模式输出因子被建议作为其他地区建立MOS辐射预报方程的重要参考依据。
本文的研究成果为实时、高精度的逐时太阳总辐射预报提供了一种新的可能性,对于太阳能利用、气候预测等领域具有实际应用价值。它不仅展示了WRF模式在辐射预报中的潜力,也为未来的研究工作指出了方向,即如何进一步优化模式输出统计方法以提升辐射预报的精准度。
2020-02-11 上传
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